中国团队用AI技术为新冠肺炎的影像诊断“赋能”

据《西安日报》报道，西安交大一附院影像学郭佑民教授团队研发出新冠肺炎肺部感染辅助诊断系统，实现了对新冠肺炎感染者肺内病变部位的快速检出，用硬科技助力全国抗“疫”。

在接受《西安日报》采访中，郭佑民介绍道：“在影像诊断过程中，每位患者的CT检查多达几百幅甚至上千幅图像，单靠影像诊断医师从庞杂的图像特征中筛选出新冠肺炎所具有的特征，不仅要求医师具备肺炎诊断与鉴别诊断的经验，还需要相当的观察时间，严重影响了病例筛查的效率。”

于是，郭佑民教授团队利用AI技术为新冠肺炎的影像诊断“赋能”。依托专家训练、人工智能结合传统的计算机视觉技术，对新冠肺炎患者肺部病变区域进行分割、计算，可以同时获取病变区域的体积、密度、磨玻璃成分等定量参数，尤其是对于患者随访的数据，可以实时进行图像配准，精准定位病灶位置、大小，方便比较病变的消长。

通过临床试验发现，该系统能够辅助临床医生对新冠肺炎进行快速诊断，并能提供智能诊断报告，适应阻断疫情扩散蔓延的公共卫生紧急应对要求，具有很好的临床应用效果。目前，该系统已在包括华中科技大学协和医院等多家医院部署。郭佑民表示，为了鼎力支持抗“疫”一线，新冠肺炎辅助诊断系统将开放全国同行免费使用。